<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small;color:#333333">Yeah, there were a couple of things that struck me as either interesting<br>or telling about the video. There is a novelty regarding the lack of<br>editing, the unselfconsciousness of the audience, and the humility with<br>which the project of *being* a value network was approached. The video<br>is a welcome respite from the overwhelming number of highly polished<br>video essays that dominate YouTube.<br><br>I arrived at this video while watching some professional go games on<br>NHK (Thank you Jonathan Hop for your closed-captioned translations!)<br>At work, factions are almost completely polarized into anti-AI and pro-AI<br>stances. Each placing bets to see what pay-off to the sciences AI will<br>ultimately have. In the meantime, I am impressed by certain progressive<br>attitudes toward AI that we see in gaming communities. While I know that<br>you (EricC) can contribute quite a bit about the impact of AI analysis<br>in poker, I mostly understand the impact on the go community. There, and<br>at the risk of saying something ugly, I see a parallel to the wholesale<br>adoption of western style-thinking in Japan post the atomic bombs of 1945.<br><br>Professional games and analyses today are heavily influenced by the<br>discoveries of AlphaGo. The live commentaries make explicit reference<br>when a player does something classical (pre-2016), before playing out<br>variations more indicative of the new style. "Yeah, players once thought<br>that the center wasn't that big, but now we see with AlphaGo that this<br>isn't the case" or "It seems that invading at the 3-3 point early is<br>bigger than we once thought" or "Yes, this is one of the new josekis<br>(corner patterns giving an even result) *discovered* by AlphaGo"...<br><br>There is a sense that the AI is a kind of telescope, allowing players<br>to see more *deeply* into the universe of go. In the video, we see yet<br>another variant of this kind of thinking. There, the lecturer discusses<br>how DeepMind went about factoring their bot into a collaborative (rather<br>than adversarial) pair: a policy network (a kind of navigator suggesting<br>possible local strategies) and a value network (the pilot who ultimately<br>determines the course). Then the lecturer discusses how this network<br>was trained before inviting the audience to train their *value networks*<br>like AlphaGo does. Interesting stuff.<br></div></div>